本课程大纲深入解析现代视觉技术，融合理论与实践。涵盖计算机视觉基础理论，包括图像处理、特征提取、目标检测等，同时注重实际应用案例，培养学生视觉技术解决实际问题的能力。
本文目录导读：
计算机视觉作为人工智能领域的一个重要分支，近年来在图像识别、目标检测、人脸识别、视频分析等方面取得了显著的成果，本课程旨在通过理论与实践的深度融合，让学生全面了解计算机视觉的基本概念、原理、算法和应用，为今后从事相关领域的研究和工作打下坚实基础。
课程大纲
1、计算机视觉基础
- 图像处理基本概念
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- 图像采集与传输
- 图像表示与存储
- 颜色模型与空间变换
2、图像预处理
- 图像去噪
- 图像增强
- 图像分割
- 特征提取与降维
3、图像识别与分类
- 传统图像识别方法
- 支持向量机（SVM）
- 深度学习在图像识别中的应用
- 卷积神经网络（CNN）原理与实现
4、目标检测与跟踪
- 传统目标检测方法
- 基于深度学习的目标检测算法
- 目标跟踪算法与实现
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- 视频分析在目标检测与跟踪中的应用
5、人脸识别与验证
- 人脸检测与定位
- 人脸特征提取与描述
- 基于深度学习的人脸识别算法
- 人脸验证与门禁系统
6、三维重建与场景理解
- 三维重建基本原理
- 点云处理与配准
- 纹理映射与光照估计
- 场景理解与语义分割
7、计算机视觉应用
- 智能监控系统
- 自动驾驶技术
- 机器人视觉
- 医学图像分析
1、课程内容
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本课程将涵盖计算机视觉领域的理论基础、算法原理、应用案例等内容，通过讲解、实验、讨论等方式，使学生全面掌握计算机视觉的基本知识和技能。
2、教学方式
- 讲授：教师讲解课程内容，引导学生理解计算机视觉的基本概念和原理。
- 实验：通过实验课，让学生动手实践，加深对课程内容的理解和掌握。
- 讨论：组织学生进行小组讨论，培养学生分析问题和解决问题的能力。
- 案例分析：通过分析实际应用案例，让学生了解计算机视觉在各个领域的应用。
课程考核与评价
1、考核方式
- 平时成绩：包括课堂表现、实验报告、作业等。
- 期末考试：笔试，考察学生对课程内容的掌握程度。
2、评价标准
- 理论知识：考察学生对计算机视觉基本概念、原理和算法的掌握程度。
- 实践能力：考察学生动手实践、解决实际问题的能力。
- 团队协作：考察学生在小组讨论和实验中的合作精神。
计算机视觉课程旨在培养学生对现代视觉技术的理解、应用和创新能力，通过本课程的学习，学生将掌握计算机视觉的基本原理、算法和应用，为今后从事相关领域的研究和工作奠定坚实基础，课程注重理论与实践相结合，提高学生的动手实践能力和团队合作精神，培养具备创新能力的计算机视觉专业人才。
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